Diagnóstico y tratamiento endoscópico con implementación de IA
El cáncer es una de las principales causas de muerte en todo el mundo, y los cánceres de órganos gastrointestinales, como los que afectan al colon, el estómago y el recto, se encuentran entre los más graves. Dado que la prevención suele ser más eficaz que el tratamiento, las incisiones mínimas y las mínimas molestias para el paciente de la tecnología endoscópica son una opción cada vez más popular. De hecho, se prevé que el mercado mundial de dispositivos de endoscopia alcance aproximadamente 47.700 millones de dólares en 2028, registrando una CAGR prevista del 6%.
La tecnología endoscópica también está ganando adeptos porque permite a los cirujanos realizar polipectomías al instante, reduciendo el riesgo de desarrollo de cáncer. Hoy en día, tanto los cirujanos como los pacientes se inclinan cada vez más por el uso de dispositivos de endoscopia avanzados que proporcionan imágenes de alta resolución y visualización en tiempo real a través de sensores de cámara.
Retos de la endoscopia actual
La endoscopia tradicional se basa en el análisis visual y el diagnóstico médico, pero puede ser propensa a problemas relacionados con el factor humano, como la fatiga y la falta de experiencia. En consecuencia, existe un alto riesgo de que se pasen por alto anomalías sutiles, con la consiguiente pérdida de oportunidades de tratamiento en fases tempranas.
Para evitar esta situación, algunos desarrolladores de equipos de endoscopia buscan mejorar la resolución de la pantalla e incorporar reconocimiento de IA seleccionando grandes sistemas integrados con GPU PCIe. Sin embargo, los fabricantes de endoscopios pueden obtener mayores beneficios adoptando una solución más pequeña y versátil. Un ordenador monoplaca (SBC) compacto con un módulo de expansión, por ejemplo, ofrece una opción mucho mejor para la imagen médica en aplicaciones de análisis endoscópico.
Rendimiento y compacidad
Las placas embebidas compactas desempeñan un papel cada vez más importante en los equipos de endoscopia, donde el tamaño es un factor crítico. Las últimas SBC permiten desarrollar endoscopios más optimizados que ocupan poco espacio, normalmente en un formato de 3,5". Este avance ha supuesto una mejora sustancial de la movilidad y el control para los cirujanos.
Los procesadores móviles de última generación son el núcleo de los SBC modernos y ofrecen una capacidad de unidades de ejecución (EU) impresionantemente alta en lo que a gráficos se refiere. Algunos triplican la UE de los procesadores de sobremesa de la misma generación.
Una mayor capacidad de procesamiento es un activo vital en el campo de la endoscopia, ya que facilita tareas exigentes como la mejora de imágenes y la unión de imágenes en tiempo real. Además, los procesadores de esta capacidad consumen poca energía gracias a un diseño térmico silencioso y sin ventilación forzada. Estos atributos se traducen en una notable mejora de los diagnósticos y tratamientos.
Además, las últimas funciones de SBC llevan la productividad un paso más allá al admitir cuatro pantallas simultáneas con resoluciones de hasta 4K. Gracias a esta impresionante innovación, los cirujanos pueden examinar a los pacientes con una claridad y precisión excepcionales, lo que mejora considerablemente las capacidades de diagnóstico de los sistemas de endoscopia. Otro consejo para los diseñadores de sistemas de endoscopia es buscar un SBC que integre USB Type-C, simplificando así la conectividad de la cámara y permitiendo una mejor iluminación y el uso de lentes más finas.
Ampliación de GPU de alto rendimiento para mejorar las capacidades de imagen e IA
En el ámbito de la imagen médica, la endoscopia exige un rendimiento gráfico elevado. Sin embargo, muchas de las placas embebidas actuales son deliberadamente grandes para dar cabida a la expansión PCIe o MXM. En cambio, los últimos módulos de expansión de GPU se conectan fácilmente a las SBC mediante un conector USB4 Type-C. Algunas placas de expansión tienen capacidad para admitir módulos de GPU MXM con potencias de hasta 115 W, lo que se traduce en un notable aumento del 460 % en el rendimiento gráfico.
Al incorporar este mismo tipo de módulo de expansión con una GPU MXM, la calidad de la pantalla se eleva de DP1.4 a 3840×2160 y 60Hz, a DP1.4a, con idéntica resolución pero a una frecuencia de refresco más rápida de 120Hz. Esta mejora proporciona imágenes más nítidas y fluidas para aumentar la precisión, facilitar la visualización de estructuras internas y mejorar la eficacia de los procedimientos médicos.
Un complemento de GPU también puede mejorar los algoritmos de aprendizaje automático (ML), reforzando aún más las capacidades de IA del endoscopio. Ayuda a los profesionales médicos a identificar rápidamente anomalías, lesiones y posibles problemas en tiempo real, lo que mejora tanto la precisión como la rapidez del diagnóstico. Además, una GPU ampliada puede acelerar el procesamiento de imágenes, lo que permite renderizar en tiempo real imágenes médicas en 3D y datos volumétricos. Esta capacidad resulta indispensable para tareas como la planificación y los exámenes quirúrgicos, ya que permite a los cirujanos hacerse una idea completa de la anatomía del paciente.
Aprovechar el despliegue de IA con el servicio de diseño
Por supuesto, cuando se consumen grandes cantidades de energía para algoritmos de IA y ML, puede resultar complicado encontrar dispositivos de hardware con una relación precio-rendimiento óptima. Incluso si todos los conjuntos de datos, algoritmos, formación y UI/UX funcionan, ¿cómo es posible facilitar el despliegue de una aplicación de IA? Existe una clara necesidad de gestionar eficazmente los modelos de IA, además de todos los dispositivos de hardware remotos, como los sensores.
Afortunadamente, ya están disponibles soluciones de software de orquestación edge y gestión de dispositivos de extremo a extremo para ayudar a potenciar y escalar las aplicaciones AI/ML. Como ventaja añadida, algunos proveedores, como Advantech, ofrecen esta herramienta de forma gratuita. Capaz de mejorar el rendimiento de la CPU y la GPU, el software hace que la identificación de objetos y la evaluación del rendimiento de la IA sean aún más eficientes. Con un solo clic, los usuarios pueden probar las capacidades de IA de sus dispositivos edge utilizando modelos preentrenados, ahorrando tiempo y reduciendo el coste de la implantación de la IA.
Conclusión
Los avances en la tecnología de endoscopia desempeñan un papel fundamental en la prevención y el diagnóstico del cáncer. Hoy en día es posible abordar retos comunes como sistemas de tamaño voluminoso, alta latencia en cálculo y dependencia del análisis humano adoptando el SBC MIO-5377R y el módulo de expansión MIOe-UMXM de Advantech. Estos dispositivos compactos pero potentes, equipados con procesadores Intel® Mobile de 13ª generación, mejoran la precisión diagnóstica, la movilidad y la eficiencia de los profesionales médicos. Además, la GPU opcional aumenta la capacidad gráfica, lo que permite obtener imágenes en tiempo real y mejorar las aplicaciones de inteligencia artificial. El compromiso de Advantech con el diseño optimizado y la tecnología de vanguardia, junto con la herramienta de software gratuita Edge AI Suite de la compañía, subraya su dedicación a ampliar los límites de la imagen médica para mejorar los resultados de la atención sanitaria.
Autor: Por Christoph Kühn, Sales Manager UE - Medical Equipment Builder
Acerca de Advantech
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